在A(yíng)I醫學(xué)影像這個(gè)賽道中，AI+超聲這個(gè)細分領(lǐng)域受到的關(guān)注遠不如AI+CT影像，AI+超聲一直都相對低調。而2020年初，FDA批準了來(lái)自capture health的首個(gè)AI輔助超聲診斷軟件，AI超聲賽道迎來(lái)重大突破，拿到商業(yè)化通行證，這也為AI超聲賽道帶來(lái)更多關(guān)注。

       在國內， AI超聲相比AI+CT領(lǐng)域而言并不擁擠，只有幾家創(chuàng )業(yè)企業(yè)涉足其中。但其實(shí)，每年我國超聲的檢查人次約在20億人次，這一數字遠遠大于CT檢查數量的2億人次。

       從覆蓋人群來(lái)看，AI超聲在市場(chǎng)前景上有更大想象力。從產(chǎn)品形式上看，不同于A(yíng)I+CT賽道，產(chǎn)品出現同質(zhì)化，AI超聲可以賦能于大型超聲設備和掌上超聲設備，擁有多樣的產(chǎn)品形式。

       AI超聲雖然作為AI+醫學(xué)影像一大細分領(lǐng)域，但是AI+超聲有其諸多特點(diǎn)。不同于其他AI醫學(xué)影像主要是影像分析功能。AI應用于超聲需要兩步走，解決兩個(gè)問(wèn)題：一是輔助獲取正確的影像；二才是輔助正確分析超聲影像。

       很顯然，擺在A(yíng)I超聲面前的路并不好走。對于A(yíng)I來(lái)說(shuō)，如何讓超聲乘著(zhù)AI的羽翼進(jìn)入更多醫療場(chǎng)景，而不是僅限于超聲科？AI應用于超聲會(huì )遇到哪些技術(shù)壁壘？動(dòng)脈網(wǎng)進(jìn)行了梳理。

AI降低超聲診斷壁壘，超聲為AI帶來(lái)更廣泛應用空間

       超聲應該是執業(yè)醫生能夠獲得的最快、最安全和較便宜的醫學(xué)診斷工具之一，世界上有5000萬(wàn)醫生，但其中只有2%的醫生掌握了使用超聲掃描的技能。

       超聲應該是一種普惠的診斷工具，但是在現實(shí)中，超聲的應用并不是隨手可得。

       根據中國醫學(xué)裝備協(xié)會(huì )統計,截至2018年,我國超聲保有量約為19萬(wàn)臺。雖然比起DR市場(chǎng)保有量約為5.5萬(wàn)臺;CT保有量約為2.2萬(wàn)臺;內鏡保有量約為2萬(wàn)臺;MRI市場(chǎng)保有量為9255臺。對比來(lái)看，我國超聲保有量并不低，但是各級醫院擁有的超聲數量并不平衡。截至2018年4月底，2427家三級醫院擁有24270臺彩超，平均擁有超聲數達10臺；而二級、一級醫院平均擁有超聲數分別為5臺、1臺，差距較為明顯。

       超聲本身具有無(wú)輻射、可重復診斷等特點(diǎn)，隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，超聲正在變得越來(lái)越便宜和小巧。但只有超聲使用門(mén)檻的降低，才能讓超聲成為真正普惠、便攜的診斷工具。

       因為超聲醫生和放射科醫生不同，放射科醫生只需要通過(guò)靜態(tài)的圖像進(jìn)行診斷，但超聲醫生需要采集不同切面的動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷。超聲影像的獲取和診斷都非常依賴(lài)醫生經(jīng)驗。

       AI搭載于超聲診斷之上，可以輔助解決兩個(gè)問(wèn)題，一是如何更好地獲取影像；二是如何更好地分析影像。

       在短時(shí)間內完成一個(gè)采集圖像和分析圖像，AI要走三步。以首個(gè)通過(guò)FDA審批的AI輔助下的醫學(xué)成像采集系統caption AI為例，caption AI首先是利用AI指導醫生獲取圖像，通過(guò)AI的實(shí)時(shí)引導，非專(zhuān)業(yè)醫生也能采集超聲影像。

       第二步是利用算法找出最佳的圖像。超聲圖像的高變異性對于A(yíng)I影像診斷來(lái)說(shuō)是個(gè)難題，caption AI的算法可以從視頻中選擇最佳的影像并且量化圖像，提高在A(yíng)I超聲圖像采集和診斷上的可信度。

       第三步是進(jìn)行圖像分析。以往來(lái)說(shuō)，解讀和分析超聲影像也需要多年培養的超聲醫生才可以做到，而caption health通過(guò)深度學(xué)習算法可以自動(dòng)進(jìn)行射血分數測量，用于臨床醫生評估患者病情。

       雖然目前FDA批準了caption health產(chǎn)品上市，但是僅限于成人心臟疾病檢查。在FDA深查Caption Guidance的過(guò)程中，FDA評估了兩項獨立研究的數據。

       第一項研究是讓50位訓練有素的超聲醫生對患者進(jìn)行診斷掃描，一組不使用輔助診斷軟件，一組使用軟件，結果證明沒(méi)有經(jīng)驗的超聲醫生都可以獲得質(zhì)量較高的圖像。

       另一項研究包括培訓八名不是超聲檢查專(zhuān)家的注冊護士使用Caption Guidance軟件，并要求他們找出超聲心動(dòng)圖圖像，然后由五位心臟病專(zhuān)家評估所采集圖像的質(zhì)量。結果表明，Caption Guidance軟件能夠使注冊護士也能獲得具有診斷意義的超聲心動(dòng)圖圖像和視頻。

       對于超聲來(lái)說(shuō)，AI讓超聲的使用變得更加簡(jiǎn)單，可及性更高。對于A(yíng)I來(lái)說(shuō)，超聲則是一個(gè)施展AI能力的好場(chǎng)景。

       軟銀中國投資總監朱瑞星告訴動(dòng)脈網(wǎng)，因為AI產(chǎn)品的特殊性，具有規模效益的領(lǐng)域更容易產(chǎn)生AI的價(jià)值洼地。超聲比起CT和核磁來(lái)說(shuō)，每年的應用人次更多，同時(shí)也有一定的收費標準。因此AI輔助診斷在超聲領(lǐng)域將有較大的商業(yè)化前景。

大型超聲和掌上超聲，AI+超聲兩種路徑

       AI與超聲的結合正在成為AI影像賽道中的后起之秀。除了幫助更好的診斷外，AI在超聲影像中還可以完成自動(dòng)化圖像質(zhì)量評估、圖像標準化處理、圖像勾畫(huà)、自動(dòng)測量、輔助診斷等功能。

       但在我國，大型醫院和基層醫院兩個(gè)完全不同的醫療場(chǎng)景，決定了AI應用于超聲無(wú)法通過(guò)一個(gè)通用方案解決問(wèn)題，而是走出了兩條完全不同的路線(xiàn)。

       一條路線(xiàn)是在傳統超聲科，AI讓大型超聲設備更加智能。AI讓超聲設備不止是一臺成像產(chǎn)品，而是成為集數據采集、管理、分析于一體、融入深度學(xué)習的智能終端。

       以GE Health為例，作為超聲領(lǐng)域的行業(yè)巨頭，GE health與西門(mén)子共同占據了國內超過(guò)50%的超聲市場(chǎng)。

       2019年，GE在中國市場(chǎng)上市了搭載了cSound+™ 圖像生成器的LOGIQ™ E20，可實(shí)現48倍極速緩存及10倍算力突破，為大數據捕獲與分析、全息域成像提供了技術(shù)保障。在A(yíng)I輔助智能識別上，數字引擎可通過(guò)對圖像的感知，實(shí)現組織臟器結構甄別、智能病灶分割、智能測量，幫助醫生擺脫繁多冗雜的圖像優(yōu)化和測量工作，集中精力專(zhuān)注于臨床診療。從應用的病種來(lái)看，GE的AI輔助智能識別上，覆蓋了全身成像，主要應用于在介入、甲狀腺乳腺、肌骨、兒科、心臟等臨床領(lǐng)域支持臨床醫師的精準診斷。

       而在其他科室，AI超聲不止于診斷，AI還可以輔助實(shí)時(shí)的引導、手術(shù)評估。超聲在**科、急診科、ICU等多個(gè)科室主要是幫助醫師做出更加準確的評估，提高對威脅患者生命安全危急癥的診治效率，更有效地進(jìn)行基本生命功能監測、調控及重要器官的保護與支持。

       以**科為例， POC超聲在**科的應用，主要集中在超聲引導下的血管穿刺、神經(jīng)阻滯和術(shù)中經(jīng)食管心臟超聲（TEE）等方面，旨在提高**操作的安全性和器官功能評估的準確性。這不同于用于疾病診斷的超聲檢查。而AI在其中的作用則是可以實(shí)現創(chuàng )傷鑒定、圖像配準/融合、系統質(zhì)量保證、掃查輔助、多普勒噪聲抑制等效果。

       當然，對于大型設備來(lái)說(shuō)，AI的作用目前還是錦上添花，但是可以預見(jiàn)在未來(lái)，AI的作用將越來(lái)越重要。

       朱瑞星表示：“從硬件上看，例如GE、西門(mén)子等廠(chǎng)商，硬件的迭代速度對沒(méi)有軟件快。軟件和算法上的突破將有可能成為未來(lái)主流。”

       對于超聲另一大主要廠(chǎng)商飛利浦來(lái)說(shuō)，現在60%的全球研發(fā)人員側重在軟件和AI上面，但也并不意味著(zhù)它要變成一個(gè)軟件公司。飛利浦的醫療器械設備本身是高度數字化的，也會(huì )產(chǎn)生大量的數據。如何互聯(lián)和整合數據是關(guān)鍵。

       而另一條路線(xiàn)則是在基層醫療場(chǎng)景之中。在大型醫院之外，國內醫療體系中，國內有近90萬(wàn)家基層醫療機構，醫、藥、檢三個(gè)環(huán)節中，破解醫療結構性矛盾必不可少的加大投入的環(huán)節就是在“檢”這個(gè)環(huán)節。而借助于掌上超聲設備的便攜性，超聲設備賦能基層是一條可行路線(xiàn)。

       朱瑞星指出：“把一個(gè)基層醫生培養成為一個(gè)專(zhuān)業(yè)的超聲科醫生是不可能的事情。因為不可能讓基層醫生能力等同于三甲醫院醫生，其實(shí)基層的賦能是依靠設備承擔的，讓基層醫生擁有簡(jiǎn)單易用的設備，在短時(shí)間內提升診療效率和構建分級診療體系具備可行性。”

       布局基層市場(chǎng)的企業(yè)主要是創(chuàng )業(yè)公司，作為超聲市場(chǎng)中的新變量，它們主要是將AI超聲應用于掌上超聲設備。借助AI軟件賦能，讓更多基層醫療機構能夠使用超聲診斷設備，實(shí)現從0到1的突破。它們面對的受眾更多是對于超聲知之甚少的醫生。

       以上海深至科技Soundwise為例，作為掌上超聲企業(yè)思多科的生態(tài)鏈企業(yè)，深至科技利用AI算法自動(dòng)從獲取的超聲圖像中選擇最佳片段，并且為沒(méi)有超聲經(jīng)驗的人提供智能指導，最后根據圖像提供診斷建議。讓基于的超聲診斷和圖像獲取變得更加簡(jiǎn)單，無(wú)需經(jīng)過(guò)長(cháng)周期的培訓才能掌握。

       以往，超聲診斷需要依靠專(zhuān)業(yè)的醫生通過(guò)眼睛來(lái)識別圖像中的解剖結構，而AI通過(guò)智能識別讓超聲的使用不局限于經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)訓練的醫生。實(shí)現自動(dòng)找到最佳的圖像和輔助診斷。

       對于A(yíng)I+掌上超聲來(lái)說(shuō)，不同的應用場(chǎng)景，帶來(lái)了不同的應用挑戰。

       對于臨床科室應用來(lái)說(shuō)，很多臨床科室醫生以往沒(méi)有使用過(guò)超聲設備，并且各個(gè)臨床科室需求較為分散，人工智能應用的過(guò)程需要經(jīng)歷一定的市場(chǎng)教育過(guò)程。

       但是在介入科、心內科這樣的科室，有的臨床醫生也有一定的超聲診療經(jīng)驗，掌上超聲在這些科室落地并不難。

       而對于基層來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)教育更是難上加難。

       作為國內專(zhuān)注于A(yíng)I+超聲的先行者，深至CEO張卓表示：基層醫療需求并不是三甲醫院的簡(jiǎn)化版本。基層醫療對于超聲設備有著(zhù)完全不同的功能和場(chǎng)景要求。

       “對于村醫來(lái)說(shuō)，它們不可能花較長(cháng)的學(xué)習周期去學(xué)習，同時(shí)村醫的檢查流程時(shí)較短的，產(chǎn)品的檢查時(shí)間需要控制在幾分鐘內。所以AI+超聲能否做到真正的智能化和流程的簡(jiǎn)單化，非常重要。目前的市場(chǎng)的大部分AI+超聲產(chǎn)品還難以做到讓一個(gè)護士水平的人也能快速掌握。”

       根據動(dòng)脈網(wǎng)不完全整理，目前已統計到國內外有16家AI超聲相關(guān)企業(yè)。從病種的覆蓋上來(lái)看，超聲診斷廣泛應用于臨床科室，而AI超聲診斷覆蓋的病種主要包括乳腺癌診斷、產(chǎn)前篩查、甲狀腺疾病、心臟疾病等眾多病種。

       *如未被收錄入此表格的企業(yè)也可以聯(lián)系動(dòng)脈網(wǎng)，共同探討。

       從表中主要的應用場(chǎng)景可以看出，雖然AI超聲領(lǐng)域有強大的巨頭布局，也有創(chuàng )業(yè)公司，但是應用場(chǎng)景的不同，他們沒(méi)有構成直接競爭。

技術(shù)壁壘讓AI超聲晚熟于A(yíng)I+CT

       對比AI+CT影像來(lái)看，AI超聲這個(gè)賽道并不擁擠。為什么AI+超聲是AI影像中晚熟的一個(gè)賽道。一大原因就是在技術(shù)方面，AI+超聲的挑戰性更大。

       在德尚韻興執行總裁嚴耶恩看來(lái)，AI應用于超聲的主要技術(shù)挑戰可以分為三大部分。

       首先是要實(shí)現實(shí)時(shí)診斷，和CT、MRI的靜態(tài)圖像不同，超聲圖像是動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)圖像，超聲檢測的難點(diǎn)在于圖像采集與閱片需要同時(shí)完成。這主要是因為CT、核磁、X光等影像的采集是由技師完成，而閱片由放射科醫生完成，因此不需要實(shí)時(shí)同步影像，但超聲檢測的難點(diǎn)在于圖像采集與閱片需要同時(shí)完成。這也就為輔助診斷提出了更大的挑戰，包括算法和算力上。

       其次是在數據上，相對來(lái)說(shuō)，由于超聲影像數據的瀏覽處理存儲習慣，超聲影像比起CT這樣的數據更難獲取。

       “為什么AI影像賽道剛開(kāi)始興起的時(shí)候，涌現了很多AI肺結節公司，因為相對來(lái)說(shuō)，肺結節影像數據是容易獲取的。”

       除了數據庫的規模大小受到限制外，超聲影像的標準化程度也較低，超聲影像的清晰度是依賴(lài)于超聲醫生的操作手法和不同設備型號。所以需要由要給較強的專(zhuān)家團隊對這些數據進(jìn)行清洗和分析。

       第三點(diǎn)是算法框架的限制。“能否擁有自己的算法框架非常重要。因為目前的算法框架，絕大部分公司都是用的開(kāi)源算法，尤其是在超聲領(lǐng)域，能夠擁有自己的算法的企業(yè)非常少。超聲AI與其他放射AI不同，它對于自主研發(fā)的算法框架非常依賴(lài)，這與它分析產(chǎn)品的準確度和實(shí)時(shí)性強相關(guān)。”

       他舉例說(shuō)道，如果算法過(guò)于冗長(cháng)，會(huì )導致處理速度慢，而超聲具有實(shí)時(shí)性的要求，一秒鐘就有幾十幀圖像，有的心臟影像每秒上百幀，沒(méi)有強大的算法無(wú)法處理這么多的數據。而德尚韻興作為國內最早進(jìn)行超聲AI產(chǎn)品研發(fā)的企業(yè)，已經(jīng)發(fā)布了超聲甲狀腺、乳腺、盆底、肝 臟、頸動(dòng)脈等AI產(chǎn)品。因為擁有完全自主知識產(chǎn)權的算法框架，德尚韻興所有的超聲AI產(chǎn)品無(wú)論是適應性還是性能，表現就會(huì )更加突出。

       除了以上三點(diǎn)外，如果AI想要實(shí)現搭載于掌上超聲上，還需要解決算力限制的問(wèn)題。掌上超聲硬件設備的限制，圖像清晰度的限制，對于搭載AI軟件提出了更大的挑戰。掌上超聲設備遠遠小于傳統的超聲設備，這將十分考驗AI的算力。

       朱瑞星表示：“AI超聲是一個(gè)系統性的工程，不單單是說(shuō)企業(yè)擁有了一個(gè)算法之后，就可以做診斷識別。例如如果載體是掌上超聲，需要使用板載芯片和GPU協(xié)助運算，算法設計、IC設計、芯片和功耗都需要考慮其中。”

       企業(yè)不僅要拿出一個(gè)非常精確的模型來(lái)分析超聲波視頻，而且在此基礎上，還必須確保該模型能有效地在A(yíng)ndroid平板電腦或手機平臺的有限資源下工作。

審批將是一道坎，FDA帶來(lái)新突破

       在超聲AI的賽道中，無(wú)可避免的一大阻礙是政策審批問(wèn)題，caption health獲得了FDA審批，可以說(shuō)是為大部分持續投入AI超聲研發(fā)的企業(yè)撥開(kāi)云霧。

       朱瑞星表示，FDA的審批進(jìn)展對于國內來(lái)說(shuō)有著(zhù)重要利好：“我相對早開(kāi)始關(guān)注AI+超聲這個(gè)領(lǐng)域，此前，這個(gè)領(lǐng)域一直處于蟄伏期。隨著(zhù)FDA批準了AI+超聲輔助診斷軟件，這個(gè)行業(yè)可能會(huì )迎來(lái)風(fēng)口。2016年，AI+醫學(xué)影像領(lǐng)域發(fā)展最受關(guān)注的時(shí)候，也正是FDA批準了首個(gè)AI輔助診斷軟件的時(shí)候。”

       FDA設備與醫療中心體外診斷與放射健康辦公室副主任Robert Ochs博士在批準Caption Health的AI輔助軟件用于成人心臟超聲檢查時(shí)，曾表示，此次允許AI超聲輔助診斷軟件上市的意義不僅在于超聲檢查專(zhuān)家可以使用這一工具，超聲AI未來(lái)更大的場(chǎng)景是讓普通的醫療人員（例如家庭診所的護士）也可以使用超聲，幫助我們更早更準確發(fā)現疾病。

       在超聲的進(jìn)化過(guò)程中，軟硬件能力對于掌上超聲都很重要，目前，超聲的AI系統現階段更具壁壘。就好比目前國內能做手機硬件的廠(chǎng)商很多，但是能做手機操作系統的廠(chǎng)家并不多。在硬件比較同質(zhì)化的市場(chǎng)中，能否研發(fā)出好的AI軟件，一定程度上決定了掌上超聲產(chǎn)品硬件的應用空間。

       同時(shí)，對于基層這樣的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，比起大型設備，超聲儀器價(jià)格更低，因此，超聲AI相比依托于CT等大型設備的AI可能更適合推廣。但目前對于基層醫療這樣的全科醫生來(lái)說(shuō)，如何將流程真正實(shí)現智能化和傻瓜化，還是一大挑戰。隨著(zhù)AI軟件的賦能，超聲離成為可視化的聽(tīng)診器正在越來(lái)越近。